Enfim algum tempo livre... Vou aproveitar e fazer um
post sobre uma das etapas do meu mestrado a segmentação da pele.
Vou apenas apresentar 3 formas de segmentação de pele e alguns resultados obtidos.
A imagem de teste é apresentada a seguir.
Espaço de cores RGB:
Um pixel pertence a pele se satisfizer as condições abaixo:
R > 95
G > 40
B > 20
max {R, G, B} − min {R, G, B} > 15
|R − G| > 15
R>G
R>B
Resultado da segmentação:
Espaço de cores YCbCr:
Um pixel pertence a pele se satisfizer as condições abaixo:
77 ≤ Cb ≤ 127
133 ≤ Cr ≤ 173
Resultado da segmentação:
Espaço de cores HSV:
Um pixel pertence a pele se satisfizer as condições abaixo:
0° ≤ H ≤ 50°
0, 23 ≤ S ≤ 0, 68
Resultado da segmentação:
Antes que alguém saia por aí dizendo que um método é melhor que outro, eu digo que depende da imagem a ser segmentada.
Os algoritmos apresentados são muito dependentes da iluminação do ambiente.
Para fechar, seguem os códigos do Scilab para segmentar imagens conforme apresentado.
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// Algoritmos de segmentacao de pele em imagens baseados em limiarizacao
// Universidade Federal do Ceara
// Eng. Alex
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//// parametros das imagens
Y = 2;
Cb = 1;
Cr = 3;
H = 1;
S = 2;
V = 3;
nL = 480; // numero de linhas da imagem
nC = 640; // numero de colunas da imagem
img = im2double(imread("imagem.jpg"));
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//parametros em RGB //
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img_s = zeros(nL, nC);
for l = 1:nL,
for c = 1:nC,
p = img(l,c,:);
ps = (p(1)>95/255).*(p(2)>40/255).*(p(3)>20/255).*(max(p) - min(p)>15/255).*(abs(p(1) - p(2))>15/255).*(p(1)==max(p));
img_s(l,c) = ps;
end;
end;
imwrite(img_s, "rgb-imagem.jpg");
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//limiares em CbCr //
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imgYCbCr = rgb2ycbcr(img);
img_s = double(((imgYCbCr(:,:,Cb)>76/255) .* (imgYCbCr(:,:,Cb)<128/255)).*((imgycbcr(:,:,cr)>132/255) .* (imgYCbCr(:,:,Cr)<174/255)));
imwrite(img_s, "cbcr-imagem.jpg");
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//limiares em HS //
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imgHSV = rgb2hsv(img);
img_s = double((imgHSV(:,:,H)<50/360).*((imghsv(:,:,s)>0.23) .* (imgHSV(:,:,S)<0.68)));
imwrite(img_s, "hs-imagem.jpg");
